ما هو التعلم الآلي؟ تعريفه، طريقة عمله، أنواعه، وأهم الأمثلة عنه

في عصر التكنولوجيا الحديثة، يشكل التعلم الآلي أحد أهم المفاهيم التقنية التي تجذب اهتمام العديد من الأشخاص والمؤسسات. حيث يُعتبر التعلم الآلي فرعاً من فروع من الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بإنشاء أنظمة قادرة على التعلم والتكيف بناءً على البيانات، بدلاً من الاعتماد على برمجة الآلة على كل حدث والذي يُعد عمل شاق وطويل. يتميز هذا المجال بقدرته على تحليل البيانات واكتساب المعرفة، ومن ثم استخدامها لاتخاذ القرارات بطريقة شبيهة بالإنسان. في هذه المقدمة، سنستكشف تعريف التعلم الآلي وطريقة عمله، بالإضافة إلى استعراض أهم أنواعه وتقديم بعض الأمثلة البارزة التي توضح تطبيقاته العملية في مجالات مختلفة من الحياة.

ما هو التعلم الآلي؟ وما الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

يُعد التعلم الآلي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، ويهدف إلى مد الآلات بالمعلومات والبيانات المختلفة وتدريبها على التعامل معها لإجراء عمليات هادفة. وكل ذلك بهدف القيام بالعمليات البشرية بسرعة وكفاءة أكبر من قدرة البشر. ومن خلال تدريب الآلات على كيفية التعامل مع هذه البيانات تنشأ “الخوارزميات”. حيث تمكن الخوارزميات الآلات الذكية من تحليل البيانات، حل المشكلات، والتنبؤ بالمستقبل.

وكما تحدثنا من قبل فإن التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي. وبالرغم من استخدامهما كمصطلحين مترادفين، إلا أنهما يختلفان عن بعضهما. حيث يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلة على محاكاة عقل الانسان، والقيام بالمهام بدلاً منه. بينما يشير التعلم الالي إلى الطريقة المتبعة في جعل الآلة تقوم بذلك.

كيف يعمل التعلم الآلي؟

يعمل التعلم الآلي على أساس الخوارزميات، حيث يتم إنشاء مجموعة كبيرة من قواعد البيانات التي سوف تستخدمها الآلة فيما بعد لفهم طريقة العمل المطلوبة. فمن خلال عملية تدريب الآلة على مجموعة ضخمة من البيانات المتعلقة بتصنيف صور لأوراق الأشجار على سبيل المثال. يمكن لهذه الآلة بعد انتهاء عملية التعلم أن تقوم بتصنيف أي صورة خاصة بنوع معين من أوراق الشجر بمجرد عرضها عليها. وتعتمد في هذه العملية على مجموعة من السمات الخاصة بالصورة، والموجودة في قاعدة بياناتها. مما يسمح لها بإعطائك معلومات عن هذه الصورة (موجودة في قاعدة بيناتها أيضاً). كما ستعمل على تسجيل السمات الجديدة في قاعدة بياناتها لتستفيد منها مستقبلاً في عملية تصنيف الصور. تُعدى عملية التدريب والتعلم هذه ب “التعلم الآلي”.

ومع ذلك، يحتاج عمل الخوارزمية بنجاح إلى مجموعة كبيرة من البيانات المعقدة يتم تدريبها عليها بشكل متواصل لفترة معينة ولعدة مرات. مما سيؤدي بهذه الخوارزميات (والتي تُسمى خوارزميات التعلم الآلي) بأن تصبح “نماذج للتعلم الآلي”. وبذلك تشكل نماذج التعلم الالي مجموعة من الخوارزميات التي يتم تدريبها لأداء مهام محددة، كتحريك قطع الشطرنج، أو فرز الصور أو التنبؤ باللغة على سبيل المثال.

ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟

أما لأداء المهام المعقدة، فقد يتطلب ذلك استخدام أكثر من خوارزمية من خوارزميات التعلم الآلي معاً لإنشاء شبكات معقدة من البيانات المتكاملة، وفق عملية اسمها “التعلم العميق”. وأبرز الأمثلة عليه روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي.

وبذلك يمكن القول بأن تعليم الآلة هو الخوارزميات المدعمة بقواعد البيانات التي يتم تدريب الآلات فيها لإنتاج آلة يمكنها أداء وظيفة محددة. أما التعلم العميق فهو مجموعة من الخوارزميات المتحدة معاً لتشكل شبكة من البيانات المرتبطة ببعضها. والتي تشبه إلى حد كبير الدماغ البشري واسمها “الشبكات العصبية”. وتسمح للآلات بتنفيذ مهام معقدة جداً.

ما هي أنواع التعلم الآلي؟

>تعمل الأنواع المختلفة من تعليم الآلة على إنشاء الآلات التي يمكنها العمل بكفاءة العقل البشري دون تدخله، بنفس الجودة وبسرعة أكبر. إلا أنها تختلف بآلية العمل التي تتبعها في ذلك. وبالتالي، يمكن أن نقسم أنواع التعلم الالي إلى:

التعلم الآلي الخاضع للإشراف البشري

وفي هذا النوع يتم تدريب الآلة على مجموعة من البيانات تسمح لها بحل المشكلة، أو الإجابة عن الاستفسار المطلوب. ويتم ذلك من خلال مدها بالميزات الرئيسية أو السمات التي إن وجدت في البيانات المقدمة لها، تعطيها الصلاحية على الإجابة بإجابة واحدة محددة. حيث يمكن إمداد الآلة بقاعدة بيانات حول سمات كل نوع من أوراق الأشجار. فإذا تم تقديم صورة لورقة شجر، يمكن للآلة فحص السمات الخاصة بالصورة وتقديم إجابة تتضمن اسم ورقة الشجر التي تظهر في الصورة، أو حتى بعض المعلومات عنها. ويستخدم هذا النوع من تعليم الآلة في تحديد الأنماط ضمن مجموعة كبيرة من البيانات الغير مسماة.

التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف

يتم استخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي مجموعة البيانات غير المسماة وغير المصنفة لتدريب الخوارزميات وتشكيل النموذج. حيث يتم تنقيح الخوارزميات بمجموعة بسيطة من البيانات المبدئية لتوجيه آلية عملها، ومن ثم يتم إضافة مجموعة كبيرة من البيانات غير المسماة بهدف إكمال النموذج، حيث تعتمد الآلة على تقنية التعلم الالي لصنع السمات الخاصة بمفتاح الإجابة. ويتم استخدام هذا النوع بشكل أساسي لأغراض التنبؤ وتصنيف المعطيات.

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

يتطلب تعليم الآلة غير الخاضع للإشراف بيانات غير مصنفة لتدريب الخوارزميات وإنشاء النماذج. أي يتم تنقيح الخوارزميات ببيانات لا تتضمن علامات، مما يسمح لهذه النماذج باكتشاف البيانات لوحدها دون أي مساعدة بشرية

التعلم الالي المعزز

وهو نمط من أنماط تعليم الآلة يعتمد على مبدأ التجربة والمكافأة والخطأ. أي يتم القيام بتجارب معينة وبناءً على إجابة الآلة أو ردة فعلها حول التجربة يتم إعطاؤها نتيجة الاختبار بالصح أو الخطأ، ويتم تزويدها بملاحظات حول طريقة الإجابة في المرة القادمة.

أهم الأمثلة حول التعلم الآلي

هناك العديد من الأمثلة حول تعليم الآلة، سوف نذكر منها أهم ابتكارات التعلم الالي وتطبيقاته التي ساهمت في إحداث ثورة تكنولوجية في طريقة أداء الانسان للمهام. وهي:

 المساعدون الافتراضيون

تستخدم أنظمة المساعدة الافتراضية التعلم الالي والتعلم العميق لفهم طلبات المستخدم، ومن ثم تقديم المساعدة في أداء المهام. سواء على الهاتف المحمول، على الكمبيوتر المحمول، أو حتى الأجهزة المنزلية. أهم الأمثلة عن المساعدين الافتراضيين Google Assistant، Siri من Apple، وAlexa من Amazon.

أنظمة التوصية بناءً على سلوك المستخدم

تعتمد هذه الأنظمة على تعليم الآلة لتقديم توصيات حول الأغاني، الكتب، الأفلام، وغيرها. وأهم الأمثلة عنها برنامج YouTube وNetflix.

السيارات ذاتية القيادة

تساعد أنظمة التعلم الالي التي يتم دمجها في أنظمة السيارات ذاتية القيادة على معرفة المحيط وتجنب الارتطام، ومعرفة المسار الصحيح اعتماداً على خرائط جوجل. أبرز الأمثلة حول السيارات الذكية السيارات التي تنتجها شركة تسلا (Tesla).

تقنية التعرف على الوجه

تستخدم تقنيات التعرف على الوجه لتحليل الفيديوهات أو الصور وتحديد الشخصيات الموجودة ضمنها. كذلك يتم استخدامها في الأمن السيبراني لعمليات المصادقة والتحقق من الهوية.

الكشف عن الاحتيال

تستخدم تقنيات تعليم الآلة في الأمن السيبراني للكشف عن عمليات الاحتيال ومنعها.

عزيزي القارئ، في حال أعجبتك المقالة لا تنسى الاشتراك بقناتنا على يوتيوب التي توفر كل جديد في مجال الدورات التدريبية التقنية والمجانية بشكل كامل.

كذلك يمكنك تصفح الموقع الخاص بنا للوصول إلى المدونة وقراءة المزيد من المواضيع التقنية، أو التعرف على الدورات التدريبية التي يتيحها الموقع.